python怎么做词云，python123词云

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如何用Python做词云

1、wordcloud 库把词云当作一个 WordCloud 对象，wordcloud.WordCloud() 代表一个文本对应的词云，可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云，绘制词云的形状、尺寸和颜色。

2、Python是一门较为简单的编程语言。接下来我们看下一个问题，进行查看下一个程序是将不需要的词进行剔除。我们进行编辑代码函数然后我们了解到之后列表型数据才可以排序，只有字符串才可以进行词云效果显示。

3、请确保你的python环境没有问题，用的开发工具是VsCode，首先你要在Python扩展中安装python开发环境（当然，这不是为你的windows安装python）。

如果你之前没有编程基础，没关系。希望你不要限于浏览，而是亲自动手尝试一番。到完成的那一步，你不仅可以做出第一张词云图，而且这还将是你的第一个有用的编程作品。

对于英文文本，word_cloud 可以直接对文本源生成词云图。但是对中文的支持没有那么给力，所以需要先使用 jieba 对中文文本进行分词，把文章变成词语，然后再生成词云图。

WordCloud是一个用于生成词云图的Python库，可以将文本中的词语转换为词云图。词云图中，每个词语的大小与其在文本中的出现频率成正比，出现频率越高的词语会显示得更大，从而更加醒目。

plot本身只是画线的，不包括画云图功能。画云图是要加算法进去的，一般是用contour或surf命令画，不过contour和surf画的是形如meshgrid的有序网格点的，不知道画任意离散点如何做。

网络爬虫，利用python可以从网络上爬取任何格式的数据，比如文本数据、音频、视频数据、图片等。标题##python爬取网络小说 3词云图，利用python对语料集分词处理后，输出个性化词云图。

将生成的词云保存为outputpng图片文件，保存出到wordcloud.to_file图云.png文件夹中。词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。

我们进行编辑代码函数然后我们了解到之后列表型数据才可以排序，只有字符串才可以进行词云效果显示。继续向下查看排出的程序文件。

jieba.cut 分词：方法接受三个输入参数，sentence 需要分词的字符串；cut_all 用来控制是否采用全模式；HMM 用来控制是否使用 HMM 模型。

jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。精确模式：试图将语句最精确的切分，不存在冗余数据，适合做文本分析。

我们可以用jieba.load_userdict(‘D：PDM2金庸武功招式.txt’)方法一次性导入整个词库，txt文件中为每行一个特定的词。

词云（Word Cloud)又称文字云，是文本数据的视觉表示，由词汇组成类似云的彩色图形，用于展示大量文本数据。每个词的重要性以字体大小或颜色显示。

N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。

词袋模型：将文本信息转换成一个包含所有单词及其出现频率的向量，每个向量维度对应一个单词，维度值表示对应单词在文本中出现的次数。

SUBTOTAL 返回列表或数据库中的分类汇总。分类汇总 SUM 求出一组数值的和。数据计算 SUMIF 计算符合指定条件的单元格区域内的数值和。

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